RankingMetrics クラス

  • リファレンス

定義

名前空間:
Microsoft.ML.Data
アセンブリ:
Microsoft.ML.Data.dll
パッケージ:
Microsoft.ML v3.0.1
パッケージ:
Microsoft.ML v1.0.0
パッケージ:
Microsoft.ML v1.1.0
パッケージ:
Microsoft.ML v1.2.0
パッケージ:
Microsoft.ML v1.3.1
パッケージ:
Microsoft.ML v1.4.0
パッケージ:
Microsoft.ML v1.5.5
パッケージ:
Microsoft.ML v1.6.0
パッケージ:
Microsoft.ML v1.7.0
パッケージ:
Microsoft.ML v2.0.0

ランカーの評価結果。

public sealed class RankingMetrics
type RankingMetrics = class
Public NotInheritable Class RankingMetrics
継承
Object
RankingMetrics

プロパティ

DiscountedCumulativeGains

N 番目の要素がDCG@Nを表す割引累積利益 (DCG) の一覧。 割引累積ゲインは、すべてのインスタンス i の N 番目の位置までの関連性ゲインの合計であり、インスタンスの自然対数 + 1 で正規化されます。 DCG は増加するメトリックであり、値が大きいほどモデルが優れていることを示します。 Wikipedia の記事とは異なり、ML.NET では自然対数が使用されることに注意してください。

$DCG@N = \sum_{i = 1}^N \frac{g_i}{ln(i + 1)}}$。ここで、$g_i$ は i 番目の位置での関連性ゲインです。
NormalizedDiscountedCumulativeGains

N 番目の要素がNDCG@Nを表す正規化された割引累積利益 (NDCG) の一覧。 検索の再送信はクエリによって長さが異なるため、DCG を正規化しない限り、DCG のみを使用して異なるランカーを一貫して比較することはできません。 これを行うには、最大 DCG (理想的な DCG とも呼ばれます) を計算します。これは、相対的な関連性で並べ替えられた検索結果の理想的な順序の DCG です。

$NDCG@N = \frac{DCG@N}{MaxDCG@N}$

適用対象